Miniaturized Quantum Semiconductor Surface Plasmon Resonance Platform for Detection of Biological Molecules
Notice bibliographique
Résumé
The concept of a portable, inexpensive and semi-automated biosensing platform, or lab-on-a-chip, is a vision shared by many researchers and venture industries. Under this scope, we have investigated the application of optical emission from quantum well (QW) microstructures for monitoring surface phenomena on gold layers remaining in proximity (<300 nm) with QW microstructures. The uncollimated QW radiation excites surface plasmons (SP) and through the surface plasmon resonance (SPR) effect allows for detection of small perturbation in the density surface adsorbates. The SPR technology is already commonly used for biochemical characterization in pharmaceutical industries, but the reduction of the distance between the SP exciting source and the biosensing platform to a few hundreds of nanometers is an innovative approach enabling us to achieve an ultimate miniaturization of the device. We evaluate the signal quality of this nanophotonic QW-SPR device using hyperspectral-imaging technology, and we compare its performance with that of a standard prism-based commercial system. Two standard biochemical agents are employed for this characterization study: bovine serum albumin and inactivated influenza A virus. With an innovative conical method of SPR data collection, we demonstrate that individually collected SPR scan, each in less than 2.2 s, yield a resolution of the detection at 1.5 × 10-6 RIU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».